| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第12页 |
| 1.2 生物特征识别技简介 | 第12-15页 |
| 1.3 虹膜识别技术简介 | 第15-18页 |
| 1.3.1 虹膜识别技术优势 | 第15-17页 |
| 1.3.2 虹膜识别的发展和现状 | 第17-18页 |
| 1.3.3 虹膜识别存在的难点 | 第18页 |
| 1.4 本文主要工作及结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 虹膜识别技术综述 | 第20-29页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 虹膜识别系统的框架结构 | 第20-21页 |
| 2.3 虹膜图像采集 | 第21-22页 |
| 2.4 预处理 | 第22-25页 |
| 2.4.1 虹膜定位 | 第23页 |
| 2.4.2 虹膜图像归一化 | 第23-25页 |
| 2.5 特征提取 | 第25-27页 |
| 2.6 匹配识别 | 第27-28页 |
| 2.7 本章小节 | 第28-29页 |
| 第三章 传统虹膜定位算法 | 第29-36页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 传统虹膜定位算法 | 第29-33页 |
| 3.2.1 Daugman定位算法 | 第29-30页 |
| 3.2.2 边缘检测和Hough变换相结合 | 第30-31页 |
| 3.2.3 最小二乘拟合算法 | 第31-33页 |
| 3.3 传统的虹膜定位算法存在的问题 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 本文算法 | 第36-56页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 算法基础 | 第36-45页 |
| 4.2.1 图像金字塔分解 | 第36-38页 |
| 4.2.2 图像形态学 | 第38-43页 |
| 4.2.3 边缘检测 | 第43-45页 |
| 4.3 基于光斑区域和改进Hough变换的虹膜定位算法 | 第45-52页 |
| 4.3.1 基于光斑确定基准点 | 第46-49页 |
| 4.3.2 基于改进Hough变换的内边界定位 | 第49-50页 |
| 4.3.3 基于内边界的外边界定位 | 第50-52页 |
| 4.4 实验结果和分析 | 第52-54页 |
| 4.4.1 仿真实验结果 | 第52-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 总结展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第64-65页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第65页 |